Data Science Tutorials

Ce guide pratique sur AWS Lightsail vous accompagne dans la configuration, la gestion et la mise à l'échelle des instances cloud, rendant l'hébergement cloud simple et accessible.

Apprenez à utiliser le modèle Gemini 2.0 Flash de Google pour développer un assistant visuel capable de lire le contenu à l'écran et de répondre à des questions à son sujet en utilisant Python.

Apprenez à distiller des LLM avec l'outil de distillation d'OpenAI. Ce tutoriel vous guide pas à pas dans l'utilisation de GPT-4o et GPT-4o-mini pour générer des commandes Git.

Apprenez à mettre en œuvre le late chunking avec Jina AI pour améliorer la préservation du contexte et la précision de la recherche dans les applications RAG.

Un guide pour comprendre et mettre en œuvre l'algorithme de recherche A* en Python. Découvrez comment créer des solutions efficaces pour des problèmes de recherche complexes à l'aide d'exemples de code pratiques. Apprenez les stratégies d'optimisation utilisées dans les environnements de production.

Explorez le rôle de la moyenne arithmétique dans l'analyse des données. Apprenez sa formule, ses applications, sa comparaison avec d'autres types de moyennes et d'autres mesures statistiques, et comprenez quand chacune d'entre elles est la plus utile.

Un guide pratique pour tirer parti de l'IA dans votre pratique juridique tout en respectant les normes professionnelles et la conformité éthique.

Apprenez à utiliser une API Python pour connecter des systèmes et donner à vos projets des données en temps réel. Découvrez comment récupérer, envoyer et traiter des données, et comment rendre vos applications dynamiques et réactives.

Apprenez à utiliser le modèle de vision Llama 3.2 11B avec Gradio pour créer une application web multimodale qui fonctionne comme un assistant de support client.

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand tirer parti de ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

Apprenez à créer une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Découvrez comment NiceGUI permet aux développeurs Python de créer sans effort des interfaces utilisateur basées sur le web, avec des éléments interactifs et des mises à jour de données en temps réel.